XAI识别系统详解:模块功能与流程
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更新于2024-07-24
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"XAI识别方法涉及深度包检测(DPI)技术,用于网络流量的智能分析与识别。系统通过多种模块协同工作,实现对不同应用、协议的精细化分类。"
XAI识别方法是一种先进的网络流量分析技术,其核心在于深度包检测(Deep Packet Inspection, DPI)。该方法能够深入解析网络数据包的内容,对网络流量进行智能识别,从而实现对应用、协议、行为的精细化管理和控制。XAI系统的流程涵盖了从数据包输入到分类结果输出的全过程。
1. 输入阶段,系统接收由netfilter传递的数据包。Netfilter是Linux内核中的一个框架,它提供了挂钩(hook)点,使得像XAI这样的系统可以在数据包进入或离开网络接口时对其进行处理。
2. 输出阶段,XAI系统会标记数据包(skb)和连接跟踪(conntrack),并将多维分类结果存储在DPI内部的cls_info结构中,以便后续查询。
3. DPI功能模块包括:
- **mlc模块**:专门处理三四层协议分类,尤其是对ipv4下的tcp/udp流量进行应用分类。
- **Tuple模块**:利用五元组(源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议)信息进行分类。
- **Expect模块**:预测新连接的识别,常用于跨连接流量的识别,如FTP数据。
- **Skype模块**:专门设计用于识别加密的Skype流量。
- **Weakmark模块**:通过学习和记录已识别应用的IP端口信息,实现首包识别。
- **GSM模块**:通用字符串匹配分类,广泛应用于各种协议识别。
- **Socks代理识别模块**:解封装socks代理数据包,然后通过gsm模块进行识别。
- **PDC模块**:HTTP协议细分模块,用于更深入的HTTP流量分析。
- **Metadata模块**:PDC的扩展,提供自定义应用功能,包括内部decoder管理和对外的metadata匹配接口。
- **DFI模块**:使用流信息(如包长度序列)进行分类,包含Chaser和FFC子模块。
- **Dbi模块**:基于UDP连接端口汇聚特性进行分类,当前是硬编码实现。
4. 判决模块:结合各分类模块的结果及可信度,决定最终的分类决策。
在实现过程中,XAI系统首先通过Tuple特征库加载用户定义的tuple签名,然后在内核态中进行Tuplematch操作。这个过程涉及到将用户态的数据转换到内核态,并组织成适合DPI处理的结构。
XAI识别方法是现代网络安全和网络管理中的关键技术,它通过多种智能模块的组合,实现了对网络流量的高效、精确识别,对于流量监控、安全防护以及服务质量优化具有重要意义。
2023-10-21 上传
2023-06-07 上传
2023-09-01 上传
2023-12-14 上传
2023-06-10 上传
2023-09-12 上传
2023-09-21 上传
2023-06-10 上传
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